实现秒表功能的时钟程序Visual C代码分享

版权申诉
0 下载量 160 浏览量 更新于2024-10-22 收藏 945B RAR 举报
资源摘要信息:"Visual C++时钟程序" 在本次提供的文件信息中,我们可以看到一个关于Visual C++编写的时钟程序的相关描述。具体而言,这个程序是一个小项目,其主要功能是每隔一秒钟更新一次显示的时间。以下是对该程序详细知识点的解析: 1. Visual C++概述: Visual C++是微软公司推出的一款集成开发环境(IDE),它提供了编写Windows应用程序的工具和框架。它是Visual Studio软件开发工具包中的一个组件,支持C++语言的开发。Visual C++具有丰富的类库,可以帮助开发者快速创建性能优异的应用程序。 2. 时钟程序功能解析: 文件标题"shizhong.rar_visual c"暗示该程序可能是一个关于时间显示的简单应用。从描述中“每个一秒显示时间”可以推断,该程序的核心功能是实时显示当前的时间,并且能够以一秒钟为周期刷新时间显示。 3. 程序实现细节: 在实现时钟程序时,通常会涉及到以下几个关键点: - 时间获取:程序需要从系统获取当前的日期和时间。在Windows平台上,可以使用Win32 API中的GetLocalTime函数来获取本地时间。 - 时间格式化:获取到的时间数据通常是以某种结构体形式存储的,需要将其转换为易读的格式,例如将时间戳转换为“年-月-日 时:分:秒”的形式。 - 定时刷新:为了每秒更新一次时间,程序中需要设置一个定时器。在Visual C++中,可以通过调用SetTimer函数来创建一个定时器,并在回调函数中处理时间显示的更新逻辑。 - 用户界面:程序应该有一个用户界面来显示时间,可以是一个控制台窗口,也可以是图形用户界面(GUI)。如果是GUI,可能需要使用MFC(Microsoft Foundation Classes)或其他图形库来绘制显示时间的元素。 4. 相关技术点: - 控制台应用程序:如果shizhong.txt文件中的内容是源代码,那么该程序可能是一个控制台应用程序,利用控制台的输出来显示时间。 - 定时器的使用:定时器是实现周期性任务的一种机制,在Visual C++中实现定时器通常需要处理消息映射和消息循环。 5. 文件内容: 由于提供的文件信息中只包含了标题、描述和标签,没有具体的文件内容,因此无法提供关于shizhong.txt文件中代码的具体分析。但是可以推测,该文件可能包含了Visual C++源代码,以及可能的资源文件或项目文件,如.rc和.cpp文件。 6. 学习和参考价值: 这个程序虽然简单,但对于初学者而言,它是一个很好的实践项目,可以帮助理解如何在Windows环境下使用Visual C++进行时间处理和定时任务。此外,通过阅读和修改此程序的代码,学习者可以加深对C++语言、Windows编程和软件开发流程的理解。 总结来说,该时钟程序项目主要涉及了Visual C++编程基础、时间处理、定时器设置以及简单的用户界面设计等知识点。对于希望提高编程技能,尤其是Windows平台软件开发技能的学习者而言,这是一个不错的实践案例。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) y.shape=(185,1) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.25, random_state=10) SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.fit_transform(X_test) y_train=SC.fit_transform(y_train) y_test=SC.fit_transform(y_test) print("X_train.shape:", X_train.shape) print("X_test.shape:", X_test.shape) print("y_train.shape:", y_train.shape) print("y_test.shape:", y_test.shape) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(12, activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(score) # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [30, 30] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1]) mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) y_pred = model.predict(X_test) y_true = SC.inverse_transform(y_test) y_pred=SC.inverse_transform(y_pred) plt.figure() plt.plot(y_true,"bo-",label = '真实值') plt.plot(y_pred,"ro-", label = '预测值') plt.title('神经网络预测展示') plt.xlabel('序号') plt.ylabel('产量') plt.legend(loc='upper right') plt.show() print("R2 = ",r2_score(y_test, y_pred)) # R2 # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(X) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=60, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) print('MAE: %.3f' % mae) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('mse: %.3f' % mse)

2023-06-10 上传